本研究嘗試以香港土力工程處(Geotechnical Engineering Office，GEO)之邊坡專家風險評估法(The New Priority Classification Systems)與邏輯式迴歸分析法(Logistic Regression Analysis)，分析台灣山區山崩潛感特性，研究區域為基隆市與台北市。研究結果顯示，香港邊坡專家風險評估法因受限於評分參數不易取得、地質條件異於台灣、理論背景不同、測量精度不足等原因，本研究最後不以此法來探討台灣山崩潛感特性。至於邏輯式迴歸分析法方面，參考香港使用之影響因子，應用在台北市與基隆市之山崩潛感分析可得不錯的結果，台北市之山崩潛感總體正判率為73.69%，基隆市之總體正判率達77.74%，兩者均與邊坡資料完整之香港所得之74.4%總體正判率相近，顯示邏輯式迴歸分析法可適用在台北與基隆。本研究以此模式完成台北市與基隆市山崩潛感圖繪製，並利用2007年6月8日基隆麥金路崩塌案例進行測試，算得之破壞機率為68%，但若加入水系和與斷層距離等因子後，可將破壞機率提升至82%，顯示若能將香港模式適度之本土化後，就可用來評估台灣之山崩潛感特性。

This research tries to apply the slope risk management system developed by the Geotechnical Engineering Office of Hong Kong Government to evaluate the landslide susceptibility in Taiwan. Two methods of the slope risk management system are studied: the New Priority Classification Systems (NPCSs) and the Logistic Regression Analysis. Taipei and Keelung are chosen as the study cases. During this study, the NPCSs was found difficult to follow due to the difficulties in obtaining the parameters needed for the evaluation process. In contrast, the Logistic Regression Analysis showed a better result. By inputting the same influencing factors as those used in Hong Kong, the overall accuracies in predicting the landslide potentials of Taipei and Keelung are equal to 73.69% and 77.74% respectively. These numbers are close to that of Hong Kong (=74.4%). Considering the extensive database has been established in Hong Kong, the results obtained from Taipei and Keelung are satisfactory. In other words,, the applicability of the Logistic Regression Analysis in evaluating the landslide potential in Taiwan is acceptable. Finally, a recent landslide case occurred in Keelung area (08/06/2007) is selected to test the suitability of this method. The calculated failure potential of this case is 68%. But the failure potential can be increased to 82% after adding two additional features in the analysis: the distances to river and fault. It indicates that the accuracy of the Logistic Regression Analysis can be improved if it is trained with local factors.

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